01 為什么是英偉達
全球科技巨頭,GPU王者——英偉達
英偉達(NVIDIA)是全球GPU巨頭。英偉達成立于1993年，總部位于美國加利福尼亞州。公司專注于GPU的研發與制造，2009年發布了費 米(Fermi)架構，確立了在游戲領域的主導地位。公司業務包括數據中心、游戲、科學計算和自動駕駛。在人工智能領域，TensorCore作 為深度學習的處理單元，為AI提供高效的計算和學習能力。出色的軟件研發為公司持續發展提供支持，CUDA平臺和深度學習庫廣泛應用 于科研和大數據等領域。
2016年至今股價大幅增長近60倍，AI開啟全新增長周期。英偉達(NVIDIA)截至2023年5月30日的總市值為9631.8億美元，收盤價為每股 389.46美元。根據JonPenddie Reasearch數據，獨立顯卡市場中，英偉達在全球GPU市場占有84%份額。近20年，英偉達業績收入大幅 增長15倍，業績持續爆發式增長，我們認為這是英偉達股價持續增高的根本原因。此外，公司在2015年開啟布局相應人工智能領域，并于 2019年嶄露頭角并逐漸成為全球AI巨頭，如今，隨著大模型的爆發，英偉達作為AI硬件龍頭，開啟第二波成長曲線。
30年王者之路，AI硬件巨頭崛起
競爭激烈，勇于破冰(1993年-1998年)：英偉達于1993年進入市場，當時顯示芯片行業競爭激烈。1995年，英偉達推出NV1，但成效不 明顯，財政形勢緊張。然而，1997年，公司推出了全球首款128位3D處理器RIVA 128(加速圖形處理芯片)，僅前四個月就售出超過一百 萬臺，成功逆襲。此后，英偉達在1998年繼續發力，發布了兩款高性能的3D處理器，RIVA 128ZX和RIVA TNT。
成功上市，高速發展(1999年-2005年)： 1999年1月，英偉達在NASDAQ股票交易所以每股12美元的價格進行了首次公開募資。同年 八月，發布了全球首款GPU(GeForce 256)，將GPU定義為具備集成變換、照明、三角設置、裁剪和渲染引擎的單片處理器，能夠每秒處 理至少1000萬個多邊形。英偉達成為發展最快的半導體公司之一，收入達到10億美元，并被納入S&P500指數。
CUDA問世，強調生態(2006年-2009年)：2006年推出了CUDA，一種用于通用GPU計算的革命性架構，使科學家和研究人員能夠進行更 復雜的計算。2009年發布了首個完整的GPU計算架構(Fermi)，其中Quadro 7000代表著一個飛躍，實現了游戲性能和計算性能的雙重 提升。
產品：圖形顯控+計算中心加速卡雙輪驅動
公司GPU產品功能分為1)用于計算和網絡(Compute & Networking)的GPGPU;2)用于圖形處理(Graphics)的GPU。 GPGPU(General Purpose GPU)：通用計算圖形處理器。在架構設計中去掉了GPU為圖形處理設計的加速硬件單元，保留了SIMT架構 和通用計算單元?？梢詫PU的并行計算能力應用于科學計算、數據分析、機器學習等領域，提高計算速度和效率。 GPU(Graphics Processing Unit)：完成圖像運算工作的微處理器。作為一個單獨的模塊，即獨立顯卡核心或者主板集成顯卡核心。主要 用于提供高性能的圖形渲染能力。
根據2023財年年報，公司計算與網絡類GPGPU收入150.68億美元，圖形處理類GPU收入119.06億美元。其中1)計算與網絡類收入同比 +36%，主要應用于數據中心加速計算平臺、人工智能駕駛艙、自動駕駛解決方案、電動汽車計算平臺、NVIDIA AI企業和其他軟件、加密 貨幣挖掘等。2)圖形處理類收入同比-25%，主要應用于游戲和個人電腦的GeForce圖形處理器、游戲平臺的解決方案、基于云的視覺和 虛擬計算的軟件、構建和操作3D互聯網應用程序的全方位企業軟件等。
業務: 打造多元產品矩陣，數據中心與游戲為核心
公司軟硬件結合平臺化布局，打造4條產品線覆蓋下游主流應用：
數據中心：2023財年收入150.1億美元，占比56%?；?GPU、DPU 和 CPU 三種新一代架構構建的 NVIDIA 加速計算平臺，推出NVIDIA DGX 人工智能超級計算機，讓現代化的數據中心更快速地處理涉及深度學習、機器學習和高性能計算 (HPC) 的工作負載。
游戲：2023財年收入90.7億美元，占比34%。產品包括GeForce RTX和GeForce GTX圖形處理器，云游戲GeForce NOW，用于流媒體的 屏蔽以及芯片系統(SOCs)和游戲機的開發服務。2023財年推出基于Ada Lovelace架構的GeForce RTX 40系列游戲圖形處理器。
專業可視化：2023財年收入15.4億美元，占比6%。應用于許多領先的3D設計和內容創建，如全宇宙、虛擬現實和增強現實技術。利用 GPU在設計制造、數字內容創建方面提供動力。推出的NVIDIA RTX平臺可利用光線跟蹤，實時渲染膠片質量、逼真的物體和環境。
自動駕駛：2023財年收入9.0億美元，占比3%。包括AV、人工智能駕駛艙、電動汽車計算平臺和信息娛樂平臺解決方案。根據2023財年年 報，公司正與數百名汽車生態伙伴合作，包括汽車產業鏈制造商、汽車研究機構、地圖公司和初創公司，為自動駕駛汽車開發和部署人工 智能系統。推出的Drive作為一個人工智能汽車平臺，覆蓋多種自動駕駛領域。
CUDA開啟軟硬件生態，形成護城河
GPU適用于處理大數據集，CUDA核是本質原因。最開始，GPU(圖形處理單元)作為一種專用計算機處理器，可以滿足實施高分辨率 3D圖形計算密集型任務的需求。到2012年，由于GPU已經發展成為高度并行的多核系統，讓它具備了處理大量數據的能力。簡而言之， CPU做的專注線性計算，GPU做的是并行計算(數據之間沒有直接關系)，而本質的原因是CUDA核的不同，CUDA核越多，計算性能越 強，而GPU的CUDA核數是CPU的上百倍，如AMD EPYC 7003系列7763核心數為64個，而英偉達A100 40GB核心數為6912個。
CUDA的本質是“軟件定義硬件”，實現“軟件調用硬件”。 CUDA是一種并行計算平臺和應用程序編程接口(API)，允許軟件使用特 定類型的圖形處理單元(GPU)進行通用目的的處理，稱為通用圖形處理單元計算(GPGPU)。CUDA提供了直接訪問GPU虛擬指令集和并 行計算元素的軟件層，用于執行計算內核。CUDA支持的GPU還可以使用編程框架，通過將代碼編譯為CUDA來使用HIP。CUDA將從 前多種不同的代碼整合成了一氣呵成的代碼，這樣極大的加快了開發模型的訓練速度?？梢院唵卫斫?，CUDA是英偉達實現軟硬件適配 的一種“類編譯器”，將軟件的代碼轉換成硬件匯編代碼，CUDA是英偉達實現軟硬件生態的護城河。
英偉達今年發布多款AI產品，助力全球AI生態
2023年3月23日GTC會議，英偉達全新AI相關產品助力全球AI生態。1)基礎軟件：推出全新加速庫;2)芯片方面：推出數據中心 Grace CPU，具備高能效、高運行速度等優勢;3)服務器：推出DGX超級計算機;4)全新AI服務平臺(DGX云與生成式AI服務)， AI的“Iphone”時刻已經來臨，AI foundations 云服務能夠構建、改進和操作定制的大型語言模型和生成式 AI 模型，助力初創企業具備 擁有生成式AI的能力，且已經具備多種生成式AI模型和相應案例。
平臺實為模型和算力之間的“橋梁”，是AIGC或大模型生成的必備要素，不論是數據庫還是編譯器，都需要通過平臺來實現資源的合 理分配以達到軟硬件的最優組合，從而大幅提升模型效率。平臺通過調用數據包來適配軟硬件之間的結構，來達到模型的最優組合，從 而提升模型乃至整個虛擬機的效率。
02 AI硬件自主可控勢在必行
英偉達成功轉型成全球AI硬件龍頭
英偉達已經成功的從一家圖形處理器公司轉型為引爆人工智能的綜合性硬件公司。GPU技術在AI應用中發揮著重要的作用，其并行計算 的能力處于領先地位。AI平臺—NVIDIA DGX系統作為一套高性能計算解決方案，集成了英偉達的GPU和軟件工具，讓開發者更加便 捷的構建、訓練和部署AI。軟件方面推出NVIDIA CUDA和NVIDIA cuDNN，提供了快速的神經網絡訓練和推斷功能。英偉達的技術在 AI領域被廣泛應用于智能駕駛、深度學習、金融服務、醫療保健、游戲開發和建筑工程等各個領域。
醫療保健：加快藥物的研發速度，NVIDIA推出NVIDIA Clara Discovery的AI加速計算平臺，可支持化學信息學研究、蛋白質結構預測、 藥物篩選和分子動力學等研究。推出大語言模型BioNeMo可用于訓練和部署大型生物分子語言模型。更新醫療設備，運用NVIDIA強大 的GPU的分析和成像技術，打造用于影像診斷、數字手術和病人監護等多種醫療設備，大大提高治療精度和效率。
游戲開發：為游戲開發提供NVIDIA游戲技術，例如，有生成式AI提供支持的智能游戲角色鑄造平臺—NVIDIAACE、AI神經圖形技術— NVIDIA DLSS、可擴展的多GPU實時推理開發平臺(用于3D方針和設計)—NVIDIA Omniverse平臺等。這些平臺幫助游戲開發這一創 紀錄的速度構建逼真且精確的游戲。
建筑工程：加速設計流程，提高工作效率，NVIDIA RTX驅動的工作站通過實時光線追蹤、虛擬現實、工程模擬和支持AI的應用程序增 強建筑和基礎設施設計工作流程。Omniverse平臺克服了設計軟件之間操作沖突的問題。NVIDIA Quadro GPU可快速分析復雜的流體 場景，使用NVLink技術加速，可以大大縮短設計、建模、模擬和檢查等過程的時間。
再三強調，大模型背景下算力勢必迎來爆發
ChatGPT開啟算力軍備賽: 我們已經在《ChatGPT: 百度文心一言暢想》中提到數據、平臺、算力是打造大模型生態的必備基礎，且算力 是訓練大模型的底層動力源泉，一個優秀的算力底座在大模型(AI算法)的訓練和推理具備效率優勢;同時，我們在《ChatGPT打響AI算 力“軍備戰”》中提及算力是AI技術角逐“入場券”，其中AI服務器、AI芯片等為核心產品;此外，我們還在《ChatGPT ， 英偉達DGX 引爆 AI “核聚變”》中提到以英偉達為代表的科技公司正在快速補足全球AI算力需求，為大模型增添必備“燃料”。
大模型參數呈現指數規模，引爆海量算力需求: 根據財聯社和OpenAI數據，ChatGPT浪潮下算力缺口巨大，根據OpenAI數據，模型計算 量增長速度遠超人工智能硬件算力增長速度，存在萬倍差距。運算規模的增長，帶動了對AI訓練芯片單點算力提升的需求，并對數據傳 輸速度提出了更高的要求。根據智東西數據，過去五年，大模型發展呈現指數級別，部分大模型已達萬億級別，因此對算力需求也隨之 攀升。
美國限制高端芯片流入中國，嚴重干擾國內大模型發展生態
美國政府禁止英偉達、AMD向中國出口用于人工智能的頂級計算芯片。 根據鈦媒體，2022年9月，美國商務部宣布限制英偉達(NVIDIA)和AMD等美國公司向中國出口先進計算機圖像處理器(GPU)，該禁 令主要限制了英偉達的A100、H100高端芯片以及AMD的MI250出口中國，目的是瞄準國內先進計算進行遏制，影響國內人工智能領域發 展。
浪潮集團被加入“實體清單”：根據鈦媒體，2023年3月美國商務部發布浪潮被加入被加入美國“實體清單”，限制了美國科技公司對浪 潮的技術、產品支持。浪潮的服務器業務在CPU、GPU等關鍵芯片技術商高度依賴外國廠商，此外，截至2022年末，浪潮服務器及部件占 總營收99.17%，若此次制裁被嚴格落實，其服務器業務將嚴重停滯。
產業端積極響應，智能算力建設持續提速
北京昇騰人工智能計算中心正式點亮：北京昇騰人工智能計算中心正式點亮，將 推動北京人工智能產業高質量發展。該智能計算中心采用昇騰AI基礎軟硬件，充 分釋放硬件算力，加速人工智能企業創新應用和模型孵化。
貴州省大數據局印發《面向全國的算力保障基地建設規劃》：總體目標是到2025 年，面向全國的算力保障基地建設任務全面完成，貴州超大規模數據中心集群的 地位更加鞏固，存算比更加合理，優化基礎設施布局、結構、功能和系統集成， 數據中心實現集約化、規?；⒕G色化發展，網絡互聯互通、能源安全可靠提高 到新的水平，打造具有國際競爭力的數字產業集群。
“共享AI能力與算力” ，AI云需求高增
部署生成式 AI 應用難度較高，AI云提供平臺定制化能力。隨著大模型帶來的人工智能產業崛起，AI應用如文本生成、自動客服、自動 駕駛等領域快速擴張。對于大多數企業自己部署這樣的能力是非常困難的，我們認為一是由于目前的算力缺口及訓練的邊際成本較高， 二是由于全鏈部署應用需要深厚的軟硬件結合生態技術。而AI云可將如英偉達等專業供應商的AI能力整合到云上，讓企業能夠直接接入 應用或從基礎層進行預訓練，進而形成自己的模型和應用。
AI云需求快速增長，云算力革命開啟。在企業對大模型訓練、人工智能應用部署等AI能力需求持續上行的態勢下，AI云產品受到市場的 青睞。以阿里、騰訊為代表的平臺型公司在云端市場布局上，更多地關注的是通用云的打造;而華為、曙光更多地是從硬件的角度著手 加入云市場布局。我們認為軟硬結合的AI云玩家(英偉達、首都在線)符合市場的需求。同時，AI云需求高增也意味著未來掌握智算卡 的企業將繼續占領市場高地，萬變不離其宗，我們堅持認為擁有算力的企業在下一階段進行應用和平臺化競爭的過程中具有先發優勢。
